摄像机参数标定步骤

摄像机标定方法摄像机标定是计算机视觉领域的一项重要任务，主要目的是确定摄像机的内外参数，以便将图像中的像素坐标转换为世界坐标。

摄像机标定有多种方法可供选择，其中包括使用标定物体、使用棋盘格、使用角点等。

下面将详细介绍其中的几种方法。

第一种方法是使用标定物体进行摄像机标定。

该方法需要摄像机拍摄带有已知尺寸的标定物体，例如固定尺寸的棋盘格或标尺。

通过测量图像中标定物体的像素坐标和已知尺寸，可以计算出摄像机的内外参数。

这个过程通常涉及到图像坐标和世界坐标的转换，以及通过最小二乘法进行参数求解。

第二种方法是使用棋盘格进行摄像机标定。

这种方法是比较常用且简单的一种标定方法。

首先，在摄像机拍摄的图像中绘制一个棋盘格，然后使用摄像机内参数和外参数将棋盘格的世界坐标与图像坐标建立对应关系。

通过采集多幅图像并测量每幅图像中的棋盘格角点的像素坐标，可以得到摄像机的内外参数。

这个过程通常使用角点检测算法来自动检测图像中的棋盘格角点。

第三种方法是使用角点进行摄像机标定。

这种方法也是比较常用的一种标定方法。

和使用棋盘格类似，该方法也是通过摄像机内参数和外参数将角点的世界坐标与图像坐标建立对应关系。

角点通常是由几条直线的交点或者是物体的尖锐边缘。

通过采集多幅图像并测量每幅图像中的角点的像素坐标，可以得到摄像机的内外参数。

这个过程通常也使用角点检测算法来自动检测图像中的角点。

除了上述几种常用方法，还有其他一些比较新颖的摄像机标定方法。

例如，基于模板匹配的方法可以在不需要标定物体的情况下估计摄像机的内外参数。

这种方法需要摄像机拍摄多幅图像，并在每幅图像中定位模板。

通过比较模板在不同图像中的位置，可以估计摄像机的内外参数。

此外，还有基于结构光的方法和基于手眼标定原理的方法等。

总之，摄像机标定是计算机视觉领域的一项重要任务，有多种不同的方法可供选择。

使用标定物体、棋盘格、角点等进行摄像机标定是常见的方法。

这些方法可以通过采集多幅图像并测量像素坐标，计算摄像机的内外参数。

相机标定过程（opencv）+matlab参数导⼊opencv+matlab标定和矫正%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%⾟苦原创所得，转载请注明出处%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%start -- 摄像机标定 ---------------------------------------------->摄像机标定的数学过程如下标定事先选⽤棋盘格要注意⼀些问题,张正友论⽂中建议棋盘格数⼤于7*7。

opencv标定时候对正⽅形的棋盘格标定板是不能识别的,需要长⽅形的标定板。

张正友论⽂中建议每次拍摄标定板占50%以上，但这是对畸变并不是很⼤的普通相机⽽⾔的，对于球⾯相机是不适⽤的，相反球⾯相机标定使⽤的标定板占⽐应该较⼩⽐较好（对于格⼦并不是⾮常密的棋盘格⽽⾔），原因是因为棋盘格每个⾓点之间的距离越⼤，这段距离之间的可能发⽣畸变的点越多，如果占⽐过⼤就⽆法将形变体现在棋盘格中。

棋盘格的选⽤应该根据实际需要选⽤，对于要求精密识别的情况，则需要⾼精度的棋盘格，相应的价格也会较⾼；对于精度要求并不是很⾼的（如抓取）情况并不需要精度很⾼的标定板，也能够节省开⽀。

这⾥程序的实现是在opencv中,所以就⽤opencv的程序来说明具体的过程.注意各个版本的opencv之间的程序移植性并不好,以下程序是在opencv2.4.3下编制运⾏的,每⼀步的要⽤到的输⼊输出都做了红⾊标记.⽴体相机标定分为两个步骤,⼀个是单⽬标定(本⽂档第2步),另⼀个是双⽬标定单⽬标定获得相机的x,y轴的焦距;x,y轴的坐标原点位置;世界坐标系和平⾯坐标之间的旋转和平移矩阵,5个畸变系数双⽬标定获得两个相机成像平⾯之间的旋转和平移矩阵注意1.程序运⾏前需要插上摄像头,否则程序有可能不能正常运⾏2.单⽬标定(1).获取棋盘格图像for (int i=1; i<=19; i++)//输⼊左标定板图像{std::stringstream str;//声明输⼊输出流str << "./left" << i << ".jpg";//以名字⽅式把图像输⼊到流std::cout << str.str() << std::endl;//.str("")清除内容 .clear()清空标记位leftFileList.push_back(str.str());//.push_back从容器后向前插⼊数据leftBoardImage = cv::imread(str.str(),0);//⽤来显⽰即时输⼊的图像cv::namedWindow("left chessboard image");cv::imshow("left chessboard image",leftBoardImage);cv::waitKey(10);}(2).定义棋盘格的⾓点数⽬cv::Size boardSize(14,10)(3).程序定位提取⾓点这⾥建⽴的是理想成像平⾯(三维,第三维为0,单位为格⼦数)和图像坐标系(⼆维,单位是像素)之间的关系(a)⾸先声明两个坐标容器std::vector<cv::Point2f> imageCorners;//⼆位坐标点std::vector<cv::Point3f> objectCorners;//三维坐标点(b)初始化棋盘⾓点,令其位置位于(x,y,z)=(i,j,0),⼀个棋盘格为⼀个坐标值for (int i=0; i<boardSize.height; i++){for (int j=0; j<boardSize.width; j++){objectCorners.push_back(cv::Point3f(i, j, 0.0f));}}(c)直接使⽤opencv内函数找到⼆维⾓点坐标,并建⽴标定标定格⼦和实际坐标间的关系(像素级别)这个函数使⽤时,当标定板是长⽅形时可以找到⾓点,但是标定板是正⽅形时,就找不到,原因还未知.cv::findChessboardCorners(image, boardSize, imageCorners);(d)获得像素精度往往是不够的,还需要获得亚像素的精度cv::cornerSubPix(image,imageCorners, //输⼊/输出cv::Size(5,5),//搜索框的⼀半,表⽰在多⼤窗⼝定位⾓点cv::Size(-1,-1), //死区cv::TermCriteria(cv::TermCriteria::MAX_ITER + cv::TermCriteria::EPS,30, // max number of iterations//迭代最⼤次数0.01)); // min accuracy//最⼩精度注:TermCriteria模板类，取代了之前的CvTermCriteria，这个类是作为迭代算法的终⽌条件的，这个类在参考⼿册⾥介绍的很简单，我查了些资料，这⾥介绍⼀下。

摄像机标定一、 概述计算机视觉的基本任务之一是从摄像机获取的图像信息出发计算三维空间中物体的几何信息，并由此重建和识别物体，而空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系是由摄像机成像的几何模型决定的，这些几何模型参数就是摄像机参数。

在大多数条件下，这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个过程被称为摄像机定标(或称为标定)。

标定过程就是确定摄像机的几何和光学参数，摄像机相对于世界坐标系的方位。

标定精度的大小，直接影响着计算机视觉（机器视觉）的精度。

迄今为止，对于摄像机标定问题已提出了很多方法，摄像机标定的理论问题已得到较好的解决，对摄像机标定的研究来说，当前的研究工作应该集中在如何针对具体的实际应用问题，采用特定的简便、实用、快速、准确的标定方法。

二、 摄像机标定分类1 根据是否需要标定参照物来看，可分为传统的摄像机标定方法和摄像机自标定方法。

传统的摄像机标定是在一定的摄像机模型下，基于特定的实验条件，如形状、尺寸已知的标定物，经过对其进行图像处理，利用一系列数学变换和计算方法，求取摄像机模型的内部参数和外部参数（分为最优化算法的标定方法、利用摄像机透视变换矩阵的标定方法、进一步考虑畸变补偿的两步法和采用更为合理的摄像机模型的双平面标定法）；不依赖于标定参照物的摄像机标定方法，仅利用摄像机在运动过程中周围环境的图像与图像之间的对应关系对摄像机进行的标定称为摄像机自标定方法，它又分为：基于自动视觉的摄像机自标定技术（基于平移运动的自标定技术和基于旋转运动的自标定技术）、利用本质矩阵和基本矩阵的自标定技术、利用多幅图像之间的直线对应关系的摄像机自标定方以及利用灭点和通过弱透视投影或平行透视投影进行摄像机标定等。

自标定方法非常地灵活,但它并不是很成熟。

因为未知参数太多,很难得到稳定的结果。

一般来说，当应用场合所要求的精度很高且摄像机的参数不经常变化时，传统标定方法为首选。

而自标定方法主要应用于精度要求不高的场合，如通讯、虚拟现实等。

摄像机标定原理
摄像机标定是计算机视觉中的一个重要步骤，它是指通过对摄像机进
行一系列的测量和校准，来确定摄像机内外参数的过程。

这个过程可
以分为两个部分：内部参数标定和外部参数标定。

1. 内部参数标定
内部参数是指摄像机本身的一些特性，如焦距、主点位置等。

这些参
数是固定不变的，但在计算机视觉中必须知道它们的值才能进行后续
处理。

内部参数标定通常使用棋盘格来实现。

首先需要拍摄多张棋盘格图像，在每张图像中都要确保棋盘格在不同位置、不同角度下都有足够清晰
的拍摄。

然后，通过对这些图像进行处理，提取出棋盘格角点的坐标，并将其与实际物理坐标对应起来。

最后，使用相应的数学模型（如针
孔相机模型）来求解出相机内参矩阵。

2. 外部参数标定
外部参数是指摄像机与被拍摄物体之间的空间关系，包括相对位置和
姿态等信息。

外部参数通常需要在已知内参矩阵的情况下求解。

外部参数标定也可以使用棋盘格来实现。

首先需要在棋盘格上放置至少三个不同位置的标志物，如球体或圆柱体。

然后，通过拍摄多张包含这些标志物的棋盘格图像，在每张图像中都要确保标志物在不同位置、不同角度下都有足够清晰的拍摄。

接着，通过对这些图像进行处理，提取出每个标志物在图像中的坐标，并将其与实际物理坐标对应起来。

最后，使用相应的数学模型（如PnP算法）来求解出相机外参矩阵。

总结：摄像机标定是计算机视觉中非常重要的一个步骤，它可以帮助我们确定摄像机内外参数，为后续处理提供重要的基础。

内部参数和外部参数分别通过棋盘格实现，并使用相应的数学模型求解。

CCD摄像机的标定论文导读：摄像机标定在机器视觉中有着重要的意义。

确定这些参数的过程就是摄像机标定。

来计算摄像机的内外参数。

线性模型，CCD摄像机的标定。

关键词：机器视觉，摄像机标定，线性模型，内参数，外参数0. 引言摄像机标定在机器视觉中有着重要的意义，它是由二维图像提取三维空间信息必不可少的关键一步。

博士论文，线性模型。

空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系是由摄像机成像的几何模型决定的。

博士论文，线性模型。

构成这一几何模型的参数就是摄像机参数。

确定这些参数的过程就是摄像机标定。

摄像机标定要确定摄像机内部几何与光学特征参数即内部参数及摄像机在三维空间坐标系中位置和方向即外部参数。

目前摄像机的标定大致可归结为传统标定方法和摄像机自标定方法两类。

传统的摄像机标定技术需要一个标定参照物，即需要在摄像机前放置一个已知物体。

在标定过程中，利用物体上一些已知点的三维坐标和它们相应的图像坐标，来计算摄像机的内外参数；摄像机自标定技术不需要标定块，仅需多幅图像对应点之间的关系即可直接进行标定，客服了传统方法的一些缺点，灵活性强，潜在的应用范围也比较广，缺点是鲁棒性差，精度不高。

自标定方法主要用在精度要求不高的场合，如通讯、虚拟现实等。

传统摄像机标定方法是在一定的摄像机模型下，在一定的实验条件下，利用形状、尺寸已知的标定物，经过对其图形进行处理，并利用数学变换和计算方法来计算摄像机内外参数，算法复杂但精度高。

标定计算的复杂度与摄像机成像几何模型的复杂度有关。

1.摄像机标定模型摄摄像机标定一般采用针孔模型。

理想的针孔模型是线性模型，然而线性模型不能很精确的描述成像过程，通常还要对其进行补偿。

博士论文，线性模型。

1.1计算机图像与摄像机图像如图表示以像素为单位的计算机图像坐标系的坐标，表示以毫米为单位的摄像机图像坐标系的坐标。

在坐标系中，原点定义在摄像机光轴与图像平面的交点，该点一般位于图像中心，当由于摄像机制作的原因，也会有些偏离。

摄像机标定方法及原理摄像机内参数标定方法及原理：1.赋参法：a.使用透镜测量摄像机的焦距，根据透镜公式可求解出摄像机的内参数，如焦距、主点坐标等。

b.使用标准栅格或尺子等物体在距离摄像机一定位置处摆放，通过测量图像上物体的特征点的像素坐标和实际物体的尺寸，对内参数进行估计。

2.视差法：a.使用双目立体视觉系统，通过数学推导得到根据视差计算焦距和主点坐标的公式，从而标定摄像机的内参数。

b.具体操作时，将一张标定板放在双目系统的不同位置处，通过左右摄像机拍摄到的标定板图像，计算出两个图像的视差，进而估计出焦距和主点的坐标。

摄像机外参数标定方法及原理：1.立体视觉法：a.使用双目立体视觉系统，通过测量双目在空间中的位置关系，从而确定摄像机的外参数（即相对于参考坐标系的位置和姿态）。

b.一般情况下，通过观察物体在空间中的三维坐标和其在两个图像上的对应点的像素坐标，可以计算出外参数。

2.惯性传感器法：a.使用惯性传感器等设备，通过测量摄像机在三维空间中的加速度和角速度等信息，可以估计出摄像机的运动轨迹和姿态。

b.参考标定板等物体，在摄像机的运动过程中进行拍摄，根据拍摄到的图像和传感器测量的信息，计算出摄像机的外参数。

摄像机校正方法及原理：1.畸变校正法：a.摄像机的透镜会引入径向畸变和切向畸变，通过收集一组由标定板拍摄得到的图像，并对图像进行处理，去除畸变。

b.基于非线性最小二乘法，对摄像机内参数和畸变系数进行优化，得到校正后的摄像机参数。

2.摄像机自标定法：a.在摄像机运动过程中，摄像机捕捉到的图像中存在物体之间的三维关系，可以通过计算这些三维关系得到摄像机的内外参数。

b.根据三维重建的准确性和稳定性的要求，通过最小二乘法等算法，对摄像机内外参数进行优化。

摄像机标定的原理主要是通过数学模型和图像处理算法对摄像机的成像过程进行建模和估计。

通过收集一系列由标定板或其他具有已知形状和尺寸的物体拍摄得到的图像，分析图像上的特征点和相应的三维物体的几何关系，可以获得摄像机的内外参数。

车载摄像机的一种简易标定方法
车载摄像机的简易标定方法可以参考以下步骤：
1. 将车辆停在一个直线道路上，确保周围没有其他车辆或障碍物。

2. 将摄像机安装在车辆前方的适当位置，并确保它拍摄到车辆前方的道路。

3. 在摄像机的画面中选择一个明显可识别的地标，如路边标志、路口或明显的地面特征。

4. 在手机或其他设备上下载一款标定工具应用程序，如OpenCV的Camera Calibration工具箱或车载摄像机标定器。

5. 打开标定工具应用程序，并将摄像机的画面对准所选地标。

6. 标定工具应用程序会自动识别摄像机的内参和畸变参数，并生成标定文件。

7. 将生成的标定文件保存到摄像机所连接的电脑或设备中。

8. 最后，将保存的标定文件应用于摄像机的图像处理算法中，以实现更准确的跟踪和检测功能。

需要注意的是，这只是一种简易的标定方法，准确度可能不如专业的标定方法高。

如果需要更高精度的标定结果，建议咨询专业的摄像机标定服务供应商。

张正友标定方法引言标定（calibration）是计算机视觉领域中重要的任务之一，广泛应用于三维重建、增强现实、机器人导航等领域。

在标定过程中，我们需要确定摄像机的内参和外参，以便把图像坐标转换到真实世界坐标。

张正友标定方法（Zhang’s calibration method）是一种常用的摄像机标定方法，被广泛应用于计算机视觉领域中。

张正友标定方法概述张正友标定方法基于相机投影方程，通过观察已知的图像特征点和世界坐标系下的点对，实现摄像机的内参和外参的估计。

具体步骤如下：1.收集标定板图像：首先需要收集包含已知世界坐标系下特征点的标定板图像。

标定板通常是一个黑白棋盘格，由若干个方格组成。

2.提取特征点：使用图像处理方法（例如角点检测算法）提取每幅标定板图像中的特征点。

特征点通常是棋盘格的角点。

3.计算图像特征点的图像坐标和世界坐标系下的点对：对于每个特征点，我们已知它在图像中的像素坐标，同时已知对应的世界坐标系下的点（通常为平面上的点）。

4.标定摄像机内参：根据图像特征点的像素坐标和世界坐标系下的点对，通过最小二乘法或其他优化方法，估计摄像机的内参矩阵，包括焦距、主点和畸变等参数。

5.标定摄像机外参：对于每个标定板图像，通过求解相机投影方程，估计摄像机的外参矩阵，包括旋转矩阵和平移向量。

6.优化标定结果：通过重投影误差最小化等方法，优化标定结果，提高标定的准确性。

张正友标定方法的优势张正友标定方法相比其他标定方法具有以下优势：1.简单易实现：张正友标定方法的步骤相对简单，只需要一些基本的图像处理和优化算法即可。

在实际应用中，我们可以使用开源的计算机视觉库（如OpenCV）来实现。

2.准确性高：张正友标定方法在提取特征点和估计摄像机参数的过程中引入了一些优化方法，可以提高标定的准确性。

3.鲁棒性强：张正友标定方法对于一些噪声和异常值具有一定的鲁棒性，可以应对一些实际场景中的干扰因素。

使用张正友标定方法的注意事项在使用张正友标定方法时，我们需要注意以下事项：1.标定板的选择：标定板的选择应根据实际应用场景来确定。

HALCON是一个强大的机器视觉软件，它支持各种相机的标定。

单目相机标定的主要目的是完成像素坐标到世界坐标之间的转换。

此外，标定还能帮助我们进行畸变矫正和一维二维图像测量，因为相机成像后往往会产生畸变和缩放。

在HALCON中，你可以使用标定助手来完成单相机的标定。

具体的步骤如下：
1. 打开HALCON并新建一个程序。

2. 在程序编辑中输入算子gen_caltab，然后右击打开算子窗口，输入相关参数，点击确定。

这一步会生成两个文件，一个是后缀为.descr的标定板描述文件，另一个是标定板的图像文件。

3. 打开助手里的标定助手。

4. 进入到标定助手界面，更改描述文件、摄像机模型以及相机相关参数。

5. 点击标定选项卡，然后点击图像采集助手，会立刻弹出图像采集助手对话框（如果之前打开过图像采集助手，在这里就不会弹出），接下里进行相机的连接。

点击自动检测接口，可以选择halcon自带的接口或者是相机的接口。

通过以上步骤，你便可以使用HALCON对单目相机进行标定了。

请注意，这只是一个基本流程，实际操作可能需要根据你的具体需求和设备进行调整。